化学结构全局优化中的纯与混合进化计算：从原子和分子到团簇和晶体
材料科学
2015-09-02 v1 神经与进化计算
化学物理
摘要
本文回顾了过去十年左右进化计算（EC）方法在探索原子和分子团簇以及晶体的复杂势能面方面的进展。增长趋势表明，纯进化计算技术与混合进化计算技术结合 DFT 已成为强有力的工具，尽管目前针对分子团簇的工作仍相当有限。文献中已有一些尝试利用遗传算法（GA）直接求解原子/分子薛定谔方程（SE）。在 Born-Oppenheimer 近似水平上，GA-密度方法似乎是一种可行的工具，在未来几年有望得到更广泛的探索，特别是在设计具有目标性质的分子和材料的背景下。
引用
@article{arxiv.1509.00028,
title = {Pure and Hybrid Evolutionary Computing in Global Optimization of Chemical Structures: from Atoms and Molecules to Clusters and Crystals},
author = {Kanchan Sarkar and S. P. Bhattacharyya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.00028},
year = {2015}
}